全球領(lǐng)先的預(yù)測(cè)分析及決策管理軟件公司費(fèi)埃哲公司(紐約證交所代碼:FICO)近期發(fā)布了費(fèi)埃哲®TRIAD®云版本(FICO® TRIAD® Cloud Edition)。這是一款行業(yè)領(lǐng)先的基于云計(jì)算的賬戶管理解決方案,它可在FICO®分析云平臺(tái)上托管運(yùn)行,讓較小規(guī)模的專業(yè)信貸機(jī)構(gòu)也可使用先進(jìn)的、以客戶為中心的分析和策略功能,從而提升收益和客戶滿意度。
借助費(fèi)埃哲TRIAD云版本解決方案,信貸機(jī)構(gòu)可以測(cè)試、自動(dòng)化制定和改善針對(duì)信用卡和借記卡、存款賬戶、貸款、汽車金融和其它信貸產(chǎn)品的決策。信貸和存款風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理和其他用戶可以采用預(yù)測(cè)分析技術(shù)來衡量客戶風(fēng)險(xiǎn),建立有針對(duì)性的、基于風(fēng)險(xiǎn)的策略,使用這些策略進(jìn)行自動(dòng)化決策,并針對(duì)當(dāng)前的“冠軍”策略來測(cè)試新的“挑戰(zhàn)者”策略,以實(shí)現(xiàn)持續(xù)改進(jìn)。目前,費(fèi)埃哲TRIAD客戶經(jīng)理系統(tǒng)(FICO® TRIAD® Customer Manager)已被各大金融機(jī)構(gòu)采用,管理著全球超過65%的信用卡。
費(fèi)埃哲TRIAD客戶經(jīng)理系統(tǒng)已被全球許多大型銀行采用;而TRIAD云版本則專為擁有10萬至150萬賬戶的信貸機(jī)構(gòu)研發(fā),比較適合那些尋求在現(xiàn)有系統(tǒng)中添加TRIAD的強(qiáng)大分析和策略功能的金融機(jī)構(gòu)。
費(fèi)埃哲公司首席技術(shù)官Stuart Wells表示:“許多專業(yè)貸款機(jī)構(gòu),如汽車信貸和分期貸款機(jī)構(gòu),他們需要按需支付的賬戶管理模式,而不必考慮大筆的前端系統(tǒng)投入。TRIAD云版本為這些機(jī)構(gòu)提供了高效的靈活性;云端部署也節(jié)省了實(shí)施時(shí)間。費(fèi)埃哲已為客戶提供了長(zhǎng)達(dá)25年的可托管TRIAD服務(wù)?,F(xiàn)在,TRIAD云版本將為更多信貸機(jī)構(gòu)提供這些強(qiáng)大的管理功能。”
美國(guó)汽車行業(yè)咨詢顧問Kenn Wardle擁有近二十年的投資組合管理和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估經(jīng)驗(yàn)。他認(rèn)為費(fèi)埃哲TRIAD云版本將非常有助于汽車信貸機(jī)構(gòu)降低不良貸款和催收費(fèi)用。“今年,美國(guó)汽車制造行業(yè)預(yù)期將實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)的增長(zhǎng),信貸機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的留意這也至關(guān)重要。采用預(yù)測(cè)分析技術(shù)可幫助信貸機(jī)構(gòu)更加精確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),并采取正確的行動(dòng)以確保還款。”
一家主要的美國(guó)汽車貸款機(jī)構(gòu)將率先部署費(fèi)埃哲TRIAD云版本。該公司將采用該解決方案來部署分析評(píng)分卡,并管理早期不良貸款的催收業(yè)務(wù)。
Kenn Wardle補(bǔ)充道:“汽車金融行業(yè)對(duì)于那些能讓他們專注于核心業(yè)務(wù)目標(biāo)管理的外包技術(shù)非常感興趣。許多技術(shù)項(xiàng)目相互排斥,公司也沒有專業(yè)的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)來搭建和管理現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施的決策引擎。通過TRIAD云版本,費(fèi)埃哲可幫助客戶管理所有硬件、軟件和相關(guān)的需求。滿足了汽車金融公司的需求。”
費(fèi)埃哲TRIAD云版本可以用來管理涉及信貸設(shè)備、定價(jià)、重復(fù)發(fā)放、早期催收和營(yíng)銷傳播的決策。該解決方案的定價(jià)是基于用戶每月所處理的賬戶數(shù)量。
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伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
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